Новый алгоритм поможет врачам точно определять тип рака

Искусственный интеллект может диагностировать рак мочевого пузыря и давать его характеристики. Но до последнего времени алгоритм не мог объяснять и трактовать полученные результаты.

По всей видимости, американские исследователи научили компьютер и этому. О результатах нового исследования ученые из университета Флориды (США) сообщают в журнале Nature Machine Intelligence.

Разработанный ими алгоритм может классифицировать рак мочевого пузыря в различных стадиях развития на основе срезов тканей. Но собственно новость заключается в том, что искусственный интеллект может дать результаты диагностики, понятные для врачей. А это значит, что специалисты смогут эффективнее и успешнее выполнять свою работу, получая мгновенную помощь в постановке точного диагноза на основе рассчитанной информации.

Основной метод исследования не меняется десятками лет: врач диагностирует заболевание с помощью тонко вырезанных образцов ткани под микроскопом. Чтобы правильно оценить материал биопсии и правильно его интерпретировать, требуются годы обучения. Цзычжао Чжан, один из авторов исследования, говорит, что новые технологии могут оказать большую помощь врачам уже сегодня и пациентам в будущем.

Ученые объединили три разные так называемые нейронные сети. Первая обнаруживает в образце ткани измененные области. Вторая нейронная сеть детально исследует эти области и классифицирует природу изменений, точно оценивает опасность опухоли. Третья нейронная сеть - это собственно открытие команды Чжана. Они снабдили эту сеть, так называемую "a-net", информацией из двух других сетей. Исходя из этого, алгоритм дает диагностику в виде фрагментов текста и изображений.

Например, он выделяет определенные области образца ткани в цвете и коротко описывает то, что он распознает, скажем, область, в которой особенно много опухолевых клеток на разных стадиях развития. В конце ставится диагноз: "низкая степень" для опухоли с лучшим прогнозом или "высокая степень" для более агрессивной формы.

Чтобы проверить систему, исследователи обучили нейросеть более чем на 600 образцах тканей от пациентов с диагностированным раком мочевого пузыря. Ранее, в течение примерно двух лет, четыре патоморфолога брали обнаруженные образцы ткани, оценивали фенотип рака и документировали сведения.

После "оцифровки" материала, обучения нейронной сети ученые протестировали свой алгоритм на 17 независимых врачах-патологах. Врачи и независимый интеллект должны были оценить 100 ранее неизвестных срезов тканей. Компьютерная система дала лучший результат: она показала стабильность в работе, в то время как точность диагностики некоторых врачей-патологов сильно колебалась.

"Мы полагаем, что наша методология является инновационным и надежным инструментом для вынесения диагнозов", - пишут авторы.

При этом ученые утверждают: искусственный интеллект не заменит полностью врачей. Алгоритм может служить своего рода вторым мнением для них и помочь в сложных случаях, особенно в небольших клиниках, где часто работают диагносты с небольшим опытом. В этом случае алгоритм поможет быстро поставить точный диагноз, сообщает Tagesspiegel.